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互联网应用例子范文1
一、多媒体教学的提出
在多媒体技术未形成之前，传统教学在各类教学中占了主导地位。传统教学是教师讲解和学生听讲与练习的教学。它的主要活动是教师依教学进度，把课本内容依序讲解给全班学生听；学生则经由上课专心听讲或练习，以及课后的温习来熟练课本与教师所讲授的知识内容。随着多媒体技术的不断发展和成熟及带来的便利，多媒体技术被广泛应用于各行各业。多媒体教学是指在教学过程中，根据教学目标和教学对象的特点，通过教学设计，合理选择和运用现代教学媒体，并与传统教学手段有机组合，共同参与教学全过程，以多种媒体信息作用于学生，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。其本质可以概括为利用各种媒体的以最佳组合形式展示给学习者学习内容。在这个过程中，媒体素材的质量直接影响着教学的效率。
二、多媒体素材的取得
（一）传统方法
在传统方式下多媒体素材制作只能通过手工方式，工具也只能是简单的如相机摄影机，制作困难，多媒体素材资源稀少；多媒体资源的共享程度不高，从而造成利用率的低下，资源的再利用程度低。教师想要取得满意的教学效果，要么自己花费大量时间和精力自己制作，要么找熟人打听所需素材。这在很大程度上挫伤了教师利用多媒体的积极性。
（二）从互联网上获取
随着电脑技术的发展，制作多媒体资源效率得到了很大的提高。现在我们可以利用多媒体计算机通过各种专用的软件综合处理和控制符号、语言、文字、声音、图形、图像、影像等多种媒体信息。有了方便的工具，制作者不需要为制作的过程花过多的精力，只要充分发挥想象将自己的想法转化为现实便可以产生很好的多媒体素材。
三、互联网多媒体素材的利用
（一）互联网多媒体资源的获取方式
互联网为用户提供了很多资源共享手段，用户利用这些手段可以很方便地获取互联网上的共享资源。最常见的几种共享形式也是取得资源最方便的，有：web页形式；ftp服务形式；PoP点对点通信。
1.Web页和ftp形式的多媒体素材，可以通过互联网上的综合搜索网站上的搜索工具查找所需要的信息，以下是一些包含丰富资源搜索网站：Google（省略）：全球最强大的搜索引擎；
百度搜索引擎（省略）：最强大中文搜索引擎；亚虎（英文：省略；中文：cn.省略）；新浪（省略）；网易（省略）；搜狐（省略）；
以搜狐网来说明，我们可以点击其列出的分类“社会――历史”栏，打开后有许多的历史网站，分别浏览，可找到自己所需的材料；也可直接查找，你想找“康熙”的有关资料，可在搜索栏中输入“康熙”，在类型中选“网页”，点搜索后，可出现有关这个人物的许多网站或网页，后种方法较为直接，简单方便。
2.PoP点对点交流，点对点的各种应用软件使得任何一位用户都能够与其他使用相同软件的所有用户共享交流音乐、视频、图片、图书、软件、资料等各种文件，并能实现点对点的聊天通迅，非常方便多媒体资源的共享。常用的工具有icq、msn、oicq（qq）、Workslink、PP点点通等。
教师总能在互联网上找到符合或接近自身教学要求的多媒体素材，下载这些有用的素材后利用一些工具软件对不太满意的素材进行加工修改，之后便是各种素材在自己课件上的应用了。
（二）运用实践举例
本学期我制作《开辟新航路》课件的大部分多媒体素材都是从互联网中获取的，在该课件制作过程中互联网为我提供了丰富的多媒体资源，我也体会到利用互联网上多媒体资源的便利性。
1.历史图片。新航路的相关图片资料可以在省略/zgjdstp.htm页，fshistory.省略/lstp_0.htm页上获得，下载的图片可以用图片处理工具Photoshop进行必须的处理。
2.封面及封底图片：课件封面及封底的图片也是在互联网上下载，下载后用Photoshop在图片上添加欢迎词及感谢词，其中应用到Photoshop的文字模块及投影效果。
3.地图资料：我在兄弟学校网站上找到了新航路开辟路线图，正是该课件所需要的，无需进行加工。
4.《大国崛起》影像：我从szw.snnu.省略/Fallow/Index_Vi.htm页上下载了《大国崛起》的视频资料，因为课堂时间有限，不能把该资料的所有视频放映给学生，我就用视频处理工具EOVideo截取了其中58”-1’27”的片断作为该课件的视频。
5.背景音乐：我选择互联网上一段较为平缓的midi音乐作为课件中课前欢迎页的背景音乐，可以达到轻松气氛的效果。
6.利用局域网展开师生互动环节，教师可及时了解学生的学习状态，以便在课堂上调整，进一步优化教学。
该课件制作完在使用中达到了良好的教学效果，大部分功劳应归功于互联网。
四、互联网多媒体资源利用的原则
互联网上的多媒体资源的确在很大程度上能满足教师的需要，在利用互联网多媒体资源时应该坚持以下几点原则。
（一）针对性原则
获取的多媒体应该为我所需，教师要根据教学目的分析制作的教学课件需要什么性质什么内容的多媒体素材，有时还要分析具体的教学对象针对不同知识水平的接受者选择相应的素材，这样才能达到提高教学效率的目的。
（二）选择性原则
互联网上的多媒体素材非常丰富，就教学内容而言在很多网站上都有相关资源，这时我们应该选择质量相对较高的素材加以利用。要做到这一点并不容易，这需要教师搜索大量的网站对各种资源进行比较才能得到高质量的素材。在实践中，我认为平时可以注意收集一些专业性网站，就历史教学来说可以注意历史专业研究类网站、历史网上博物馆、历史事件专题类网站、历史教学网站，在需要资料时就可以很有针对性地浏览这些网站；另外，在教学中并不是使用多媒体越多教学效率就越高，多媒体教学并非多媒体素材的无序堆砌，在选择高质量的素材，坚持宁缺毋滥、条理清晰地组织多媒体素材才能取得好的教学效果。
（三）借鉴性原则
互联网上包含了大量高质量的多媒体素材，教师在下载利用时还应加强对其借鉴，经常思考他人是如何制作出来的，汲取其中的想象和智慧不断提高自身的制作意识。这样不断积累后自己也可以制作出高质量的素材，也可以对原作品进行一些改进提高质量，更适合于教师本身的需要。
（四）动态观测原则
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1研究对象
选择我校2012级护理学专业4年制本科学生为实验对象。
2方法
我院现已购置了高智能数字网络ICU（综合）护理技能训练系统（型号：YJ/H1200），采用问卷调法，分组对照法进行研究，选择我校2012级护理学专业4年制本科学生为实验对象，采用随机的方法将2012级护理学本科生分为4个小班共136人按班级随机分为实验组和对照组，在实习前的6～8周，实验组采用高智能数字网络ICU（综合）护理技能训练系统进行教学，对照组则仍采用传统的护理实验教学方法进行护理技能的训练，两组学生的年龄、性别、基础文化、所学护理学专业课程及成绩、授课教师等方面比较，差异均无统计学意义，具有可比性。将2组学生的理论学习成绩、护理操作技能考核成绩及医院带教老师对学生实践能力的评价进行对照研究。用自制的问卷调查表，调查学生对两种教学方法的满意度。
3结果
3.1 2组学生的理论学习成绩比较差异无统计学意义，但实验组有比对照组成绩高的趋势、护理操作技能考核成绩差异有统计学意义，见表1。
3.2带教老师对学生实践能力的评价：实验组优良率63人（92.63%），对照组优良率55人（80.88%），X2=4.098，P=0.043。
3.3学生对两种教学方法的满意度：实验组满意度64人（94.12%），对照组满意度53人（77.94%），X2=7.403，P=0.007。
4讨论
4.1高智能数字网络ICU（综合）护理技能训练系统意义。
模拟实验室是现在全球医学教育改革的重要内容，建立综合模拟实验室，发挥护生的创造性思维，强调以护生教学活动为主题的教育理念已成为教学主流[2]。高智能数字网络ICU（综合）护理技能训练系统，将护理技能操作实验与模拟临床实验有机结合，其重要性在于它能填补护理教学过程中课堂教学与临床教学之间的差距，有效解决理论知识与临床动手能力脱节的矛盾，是护生在进入临床实习和护理患者之前，在模拟病房能反复练习，有所准备。运用它他能说话、会呼吸、有心跳、有脉搏，不是真人胜似真人，超越真人，自主表现生命体征，对所给予的治疗措施自主而非人为做出反应的特性，让护生能够更直观的了解实验过程中病人的血压、呼吸、心率、中心静脉压、氧饱和度、体温等参数的变化；高智能数字网络ICU（综合）护理技能训练系统的药理系统及药物代谢系统，可模拟不同药物的多种给药途径，选定药物剂量和给药方式，系统会自动产生相应药理学效果，也可联合给药和模拟补液等等，来判断护生各种护理操作措施是否得当，因护生各种操作都得到模拟患者的反应，一方面增强真实感，另一方面可以考察护生的沟通能力。
4.2高智能数字网络ICU（综合）提高护生综合能力
由于高智能数字网络ICU（综合）护理技能训练系统的高仿真性，可重复性，有利于培养护生各种综合能力，是护生从理论课堂到临床实践的桥梁，将有助于护生更快的适应临床，减少护生实习初期的焦虑等心理[3]。帮助护生记忆复习，大大提高了护生主动学习的积极性，促进护生不断上进，发挥她们的想象力和创造力，引导护生尝试多种不同的实验方案，从而使护生思考更合护理救治措施。高智能数字网络ICU（综合）护理技能训练系统综合运用所学知识解决现实问题，有别于填鸭式教学，要求综合多种知识和多种实验原理来制定实验方案[2]。
互联网应用例子范文3
――本报记者俞悦
近日，飞象网CEO项立刚在接受笔者采访时表示，他成立了一家公司，在做一款新产品。他透露出这是一款基于移动互联网的创新性路口产品，有别于PC互联网路口产品。
在PC互联网上，浏览器、即时通信等路口产品已被几乎原封不动地搬到移动互联网上。而项立刚的动作暗示着，不要只照搬PC互联网的路口形态，换个思路，你会发现“移动路口”更宽更广。
9月初，传出消息，中国移动即将一款跨平台、跨网络的即时通信产品――飞聊。前不久，中国联通推出了跨平台、跨网络的即时通信产品“沃友”；奇虎360副总裁胡浩在8月的互联网大会上表示，公司将正式推出无线即时通信产品“口信”；小米科技的“米聊”以及腾讯的“微信”也闹得火热。
这些企业争先恐后地进军移动即时通信领域，并将该类产品视作非常重要的战略性产品，究其原因，移动即时通信产品和PC互联网上的即时通信工具一样，是很重要的路口。但在手机上，这种产品的形态发生了变化。
在PC互联网上，即时通信的形态主要类似于QQ，但在手机上，米聊、沃友、微信等整合了很多手机自身的特征。例如，手机能更好地支持语音输入，米聊、沃友、微信等都很强调语音对讲功能。这种形态的变化，导致腾讯虽然推出了移动版QQ，但还是不得不推出微信――腾讯无法确定哪种即时通信的形态会被用户接受，而形成流量的路口。
另一个例子是App。与PC相比，手机界面小，操作相对不方便。因此，在移动终端上，客户端模式是很重要的一种形态――用户一般不愿意通过浏览器登录网页去使用服务，而是希望直接用客户端。
因而，对移动互联网来说，客户端是一个新形式的路口。清科创投副总裁叶滨向《中国计算机报》记者表示，看好客户端的路口价值：“我们投资了一些手机游戏等应用类公司。其中一些公司的产品已经有上千万的装机量，用户只要点击客户端就可以直接玩游戏或使用服务，这是离用户最近的路口。”
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这是一个需要微革命的时代，所有的“大”都是从“小”开始，所有的大变革都是因为微小创新所导致的，微创新绝不是微改变，完全可以做到大改变。微创新也绝不是山寨，而是站在巨人肩膀上又一次的向上攀登。这本《微革命：微小的创新颠覆世界》是微创新的产物，作者金错刀是著名科技商业观察家，他提出“微创新”理论后就一直致力于在企业界的应用，在这本书出版的3年多时间里成为众多大佬众多企业的行动指南。书中解读了千奇百怪、发生在人们身边的微小创新案例，让人在恍然大悟之后也会对创新跃跃欲试。
微创新的核心其实是应用创新，是相对于技术创新来讲的。什么叫微创新呢？金错刀认为，首先它是基于用户体验的需求和满足的创新。其次，它能基于用户一个微小的创新然后不断地快速迭代，激发成千上万实际的微创新，来把这个应用做到极致。第三个就是聚焦，微创新是聚焦于用户的，核心还是应用创新。对用户来讲他需要的就是一种应用，APP就是一种应用，将来移动互联网无论是开发，还是长期战役，总之微创新是产品创新的一堂必修课。
那么微创新对移动开发有什么启示意义呢？金错刀认为，第一个重要的启示意义就是要让创新回到用户需求的原点，深入理解用户，不仅要满足他们当下的需求，而且要满足他们未来的需求。乔布斯说过：“我们的使命是制造用户将来想要的产品。” 金错刀举了个例子，腾讯的微信已经做得非常不错了，但网易推出的MOMO同样杀出了一个新天地，他们拼的实际上就是用户体验。MOMO会更强调交友的概念，强调用户资料以及用户位置的详细度，资料越详细交友也会越方便。
第二点，快速迭代也是非常重要。互联网与移动互联网有很多共通点，即微创新，他们微创新的理念是一致的。在第一点的基础上，不仅要理解用户，做好用户体验，而且还要有很强的快速迭代能力。金错刀举了一个例子：Google浏览器Chrome，它的快速迭代已经提升了上万次。在移动互联网上，好的产品一定要持续更新、快速迭代，而不能将做好的产品在互联网上放一年，那样肯定不行。
第三点，就是90后的崛起。金错刀认为，目前这还算是微创新的一个悬念。不少人都谈到，移动互联网想真正取得大的发展，特别是在中国，要有好的创新，这些创新其实更需要这种90后的崛起。90后天生对互联网以及移动互联网的使用特别敏感，造就了他们很强的创新能力，因为90后本身就是用户，因此更能理解用户，如果由他们来做用户体验以及产品的快速迭代，会非常有效果。金错刀表示，90后确实是一个不可低估的能量。
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随着信息技术的不断发展，近年来我国互联网金融迅速发展，对整个金融生态产生了全方位的影响。互联网金融一般是指以大数据、云计算、社交网络和搜索引擎为代表的互联网信息技术与金融行业深度融合所形成的金融新业态、新模式，具有融资、支付和交易中介等金融功能。
互联网金融模式上的创新主要集中在五个方面：支付方式、销售渠道、投融资方式、信息化金融和金融组织架构。支付方式的创新主要体现在第三方支付技术的兴起，典型例子有支付宝和财富通等。销售渠道方面的创新代表是互联网金融门户，具体是指利用互联网对金融产品进行销售或者为金融产品销售提供第三方服务的平台，典型的例子包括91金融超市、余额宝、百度理财平台等。资金供需方式的创新主要在P2P、众筹和大数据金融三个方面。P2P是一种新兴人对人的直接小额借贷模式，典型的有拍拍贷和人人贷等，众筹是指通过互联网筹款项目并募集资金的方式，典型的例子有点名时间和追梦网等；大数据金融是指金融机构利用互联网上的海量数据，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息建模客户的消费习惯，进行营销、小额信贷和风控方面的服务，具体例子有阿里小贷和京东供应链贷款等。信息化金融是指传统金融企业利用信息技术对于其业务流程的改造，使得企业电子化、信息化和互联网化，典型的例子是各大行的网上银行。金融组织架构上的创新就是一些有资质的互联网企业通过申请相关牌照或者收购中小金融机构而进军金融行业的模式创新，典型的有网商银行和苏宁在线等。
本文集中探讨大数据、云计算和数据挖掘这三种技术对于整个金融生态系统的改造，以及创造出的新金融服务业态。
二、互联网金融核心支撑技术
金融领域涉及银行、证券、保险及其他相关内容，包括银行信贷、信用评分、市场分析、投资组合、保险定价、智能定损、金融欺诈等。传统的基于统计模型的分析方法只能处理少量的数据，而且对于分析的数据集也有一些较强的假设，比如要求数据满足一定的概率分布，或者要求关系为线性。随着银行、证券和保险等金融业务信息化程度的不断增加，数据量不断扩大，数据类型不断增多，传统的分析方法已经不能使用。在互联网金融场景下，以云计算、数据挖掘和大数据技术为代表的互联网技术由于不苛求严格数据假设，为银行、证券、保险及其其他相关业务创新，以及刻画金融市场规律的趋势带来了新的工具和分析手段。
1、云计算技术
随着云计算的不断发展，它的商业价值被迅速认可，同时人们对互联网的依赖也越来越强，就是在这样的背景下互联网金融得到了快速发展。互联网金融依托于支付、云计算、社交网络以及互联网引擎搜索等一系列互联网工具，形成资金融通、支付和信息中介等新兴业务形式。互联网金融引起一种全新的融资模式，使得各种中介机构和银行、券商、交易所的作用减弱，大部分的资金融通可直接在网上实现。云计算的主要概念是“一切皆服务”，是服务的集合，其技术框架有IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）三种形式。云计算技术在金融中的一般架构如图1所示。
云计算技术对于金融行业来说，更多的是对金融机构IT基础架构上以及对于金融机构提供金融服务方式上面的革新。云计算技术由于“资源共享”的特性可以降低金融企业的运营硬件成本。另外，云计算的“动态响应”特性，保证了业务的灵活性。云计算技术可以帮助金融企业实现业务创新（如图2所示）。云计算具有灵活、开放和易于整合等特点，特别适合金融企业实现上下游产业整合以及与纵向战略合作，为金融企业巩固市场地位和开拓新市场提供方式和手段。例如，银行的传统借贷模式可以经过云计算技术的改造，加入更多的外部数据比如电子商务平台信用评价系统、中小企业财务系统和工商税务系统，从而降低银行向中小企业贷款的风险，降低平台向中小企业提供贷款的成本。
2、数据挖掘技术
数据挖掘一般是指从大量的数据中提取人们感兴趣的、事先不知道的、隐含在数据中的有用的信息和知识的过程，并且把这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，从而解决信息时代的“数据过量，知识不足”的矛盾。金融数据挖掘的一般过程如图3所示。
在金融市场中，数据挖掘技术的用处极广。在银行业务方面，数据挖掘技术可以从用户的银行账户信息中进行挖掘，对用户进行信用评级，进行贷款审批；可以对银行不同的客户进行细分，提供差异化的服务；也可以对信贷风险进行评估，降低坏账率，提高银行利润。
在证券业务方面，数据挖掘技术可以对复杂的数据建模，利用股票的历史数据通过技术分析预测股票未来价格走势；利用历史收益―风险进行建模，考虑预期的不确定性，针对不同客户的情况构建最优的投资组合，控制风险，提高收益；利用挖掘技术构建自动交易系统，用以避免在做投资决策时候受到投资者情绪的干扰，从而造成更大的损失。
在保险领域，数据挖掘算法也有广泛的应用前景。利用数据挖掘算法，可以分析并界定保险欺诈或者企业破产的行为特征，针对于异常情况进行实时的预警和监测，这个对于保险业的发展具有至关重要的作用。
数据挖掘的算法主要包括参数统计方法、非参数统计方法、神经网络和支持向量机。其在金融机构中的适用情况如表1所示。
参数统计和非参数统计属于传统的统计学方法，两者的差别在于对于样本总体的分部是否已知。参数统计是假定总体分布类型已知，对一些未知参数比如比较均值、方差等参数进行推断。但是金融数据并不能很好地满足这个假设，所以算法适用性较差。非参数统计对总体假定较少，结果稳定性较好，有更广泛的适用性。
人工神经网络，也简称神经网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是一种模仿生物的神经元和神经结构行为进行信息处理的数据模型，使得机器可以像人脑一样的学习和判断。神经网络是一种自学习模型，并不需要对于数据样本做出假定，适用性广，可以用于分类、聚类和预测等，目前已经广泛应用于金融市场建模中。
支持向量机是一种于上世纪90年代中期发展起来的基于统计学的机器学习算法。通俗来说，它是一个二类分类模型，利用特征空间上的间隔最大的线性分类器。它的优势主要在解决非线性、小样本以及高维模式识别上。它优于神经网络是在于它可以避免神经网络中可能得到局部最小化解的问题。另外，它有着严谨的理论基础和数学证明，不像神经网络的有效性主要基于参数的调优，而这个过程很大程度上取决于经验。当然，支持向量机也有局限性，它无法处理大规模样本，也不能直接处理多分类问题。
3、大数据技术
大数据具有数据量大、种类繁多、价值密度低和处理速度快等特点。金融业是大数据的重要产生者，其数据来源广泛，包括各种股票、期货、衍生品、债券等在内的金融报价、交易数据，各类公司的业绩报告以及研究报告，官方对于宏观经济数据的调查统计，金融媒体的新闻报道，这些渠道每天产生海量的TB或者PB级别的数据。
传统分析方法以及数据挖掘技术在如此大量的数据面前束手无策，大数据分析处理技术的出现填补了这一空白。最早得到广泛应用的为Hadoop，它是一个实现了MapReduce分布式处理算法的、离线的、基于磁盘的大数据批处理平台。随着技术的发展，陆续出现了基于内存的大数据处理模型Spark和基于流式计算的计算模型Storm。Spark改进了Hadoop基于磁盘的数据处理模式，将大数据的处理速度提高了数十倍，提供了近实时的处理延迟。Storm是针对实时的流式处理场景，它把数据建模一个不断流动的“流”，是一种实时的处理模型。这三个系统目前是主流的大数据处理平台，在不同的应用场景下相互补充，形成了一套完整的大数据技术体系。金融大数据分析的一般架构如图4所示。大数据的出现促进了包括高频交易、市场情绪分析、智能营销、信贷风险分析、实时风险管理和个人征信等的金融创新，适用情况如表2所示。
高频交易是指交易者利用软件或者硬件的优势，通过短时间内进行大量的交易进行获利的一种方式。现在主流方式是通过分析金融大数据，建立一些市场变动的模型，识别出特定市场的模式，然后根据模式进行交易的过程。
市场情绪分析是指从社交媒体中的数据中提取市场情绪，并开发基于情绪的交易算法。在出现积极的市场情绪的时候进行买入操作，而在出现意外情况或者其他消极市场情绪的时候抛出订单。
智能营销是指通过综合用户各方面的信息，包括历史数据、浏览数据、交易数据、社交数据、行为数据等识别客户的行为模式，分析用户需求和兴趣，并根据结果进行特定的产品推荐、客户体验优化或者客户挽留等精准营销。
基于大数据的信贷风险分析是一种多维度分析中小微企业信贷风险的分析方法。通常做法是收集公司大量日常交易、运营活动、财务状态等数据用以分析一个企业真实的运转情况，从而准确评估信贷风险。
实时风险管理是指通过大数据技术，金融机构通过各种维度、不同的数据渠道来实时监控用户的风险变化，比如监控用户财务变化、意外事件、市场氛围、运营情况来获得全面、立体、实时的风险评监测。
基于大数据的个人信用评估机构利用更多的数据维度，包括一个人的消费数据、教育数据、社交数据、职业数据等，对用户进行信用评估，提高评估的准确性，提高机构利润。
三、互联网金融的展望和建议
互联网企业将掀起金融机构的“鲶鱼效应”。所谓鲶鱼效应指的是引入外部竞争者，往往会激发组织内部的活力。对于传统金融行业来说，没有足够创新和提高服务的动力。这个时候互联网公司就像进入的鲶鱼，为没有活力的池塘注入新鲜的动力。这个时候，传统金融机构会奋起反抗，通过提高自己的业务水平和创新能力与野心勃勃的闯入者进行竞争。可以看到，未来的互联金融行业的竞争会更加激烈，也会给消费者带来更多的实惠。为了互联网金融的良性发展，笔者提出以下建议。
1、金融监管部门需要鼓励互联网金融创新，同时建立有效的互联网金融监管体系
创新意味着活力和发展，政府需要鼓励和引导互联网金融朝着健康、合理的方向有序的发展：一是加大对互联网金融新产品的研究，加大技术研发投入，培养金融和互联网技术复合型人才，以适应新市场下的监管需求。二是加强对互联网金融等新兴金融产品的监管，需要明确牵头部门，建立统一安全标准、数据标准、传输标准，对互联网金融产品实现备案登记制度，合理控制互联网金融风险，特别是P2P等风险比较大的新兴模式。三是加强金融消费者权益保护，监管部门需要建立针对互联网金融新业态下的消费者权益保护规定，明确互联网金融业务服务中的消息披露、风险承担以及消费者信息保护（特别是隐私保护）的具体规定。四是监管部门应尽快建立全国统一的征信机制和平台，政府可以牵头整合传统金融机构（比如银行）的用户信用信息、政府本身的工商信用数据库和纳税数据和主流互联网金融平台上的信用信息，建立一个覆盖多方面的全国性征信系统，消除信息不对称性，保护消费者。
2、互联网企业应该加强金融法律法规学习和宣传，加强法律意识
互联网的生存之道在于“创新”与“颠覆”，这在其与很多传统行业结合中得到充分体现。但是金融行业与其他普通行业有所不同，金融市场的稳定有序直接关系到社会稳定和经济发展，所以必然需要受到更多的限制。互联网企业自身需要意识到这一点，改变以往“自由”的习惯，在金融创新产品金融研发、宣传的过程中，遵守相关法律法规，避免出现一些打擦边球、走灰色地带等有潜在危险的行为。
互联网应用例子范文6
工信部数据显示“十二五”期间，国内云计算产业年均增长率超过30%，2015年已达约1500亿元，到2018年总规模有望达到8000亿元。在下一个互联网十年里，云计算是大战的制胜的关键。
“云”里都有什么？
在很多地方，相信你除了看见“大数据”之外还常看到“云计算”，它们经常同时出现，两个词听起来好像差不多，但事实上这二者的概念是不同的。简单来说，云计算是一种模型，它可以让计算、存储、网络、数据、算法、应用等软硬件资源像电一样，插头一插就可以使用。大数据则是指海量的数据高效的处理过程。云计算作为计算资源的底层，起着支撑着上层的大数据处理的作用。这下明白二者的区别了吧。
不过，光有云计算是不够，这一概念停留的是技术层面，而企业对外服务的话还需要“云服务”，云服务的概念比较简单，就是在有了云计算作为技术支我院螅企业用以对外提供的IT服务。有了云服务，云计算的功能就可以尽情发挥了。
大数据产业的大力发展，就是因为云计算的成熟。大家都知道数据应用的关键是云计算对数据利用成本的降低，简言之，就是云计算可以让数据的产生和数据的使用变得可能，过去数据大量产生以后用不起，因为没有廉价的计算能力，现在云计算进一步发展以后，大数据应用才能得以普及和发展。
“云”的功能很强大
说云服务，不得不提亚马逊。当人们对它的印象还停留在“卖书的电商网站”的时候，亚马逊在2015年首次将自家的云服务（AWS）业绩公布，然后他们的股价就骤然飙升了14%，短短19个月内，亚马逊的市值增加了2200亿美元，相当于4个百度。如此惊人的经济效益，足以见云服务的价值所在，亚马逊已成为世界排名第一的云服务提供公司。
云服务之所以能够产生如此大的经济利益，还有一大原因是因为它服务的企业范围非常广，可以是新型的互联网企业，也可以是存在多年的传统企业，可以是大到成千上万人的大公司，也可以是只有两三人的初创团队。
